生成式人工智能

NVIDIA GTC 2024 上的新研讨会和认证

随着 GTC 会议目录的上线,是时候开始为您的会议构建个性化的议程了。对于即将在圣何塞加入我们的与会者,本文介绍了您不想错过的技术培训机会。

如果您无法亲自参加 GTC,请利用在欧洲、中东和非洲 (EMEA)、印度和中国时区发布的15 场虚拟研讨会

实战研讨会

线下培训强势回归!与我们的认证讲师共度美好时光,并与同行交流,最大化您的学习体验。从以下选项中选择六场全天培训,计划于 3 月 17 日(星期日)在圣何塞会议中心举行,包括最新推出的生成式 AI 和 LLM 研讨会。

以下研讨会将在 GTC 上首次提供:

  • 使用合成数据引导计算机视觉模型:训练计算机视觉模型的过程通常依赖于真实世界的视觉数据,这些数据可能成本高昂且不完整。NVIDIA Omniverse Replicator 提供了一种通过物理模拟场景生成合成数据的解决方案,通过各种准确的替代方案增强真实世界的数据。本课程将讲述如何使用 Replicator 和 Omniverse 缺陷扩展程序创建用于训练深度神经网络的合成数据集。参与者将学习生成、参数化、导入、训练、迭代和导出推理模型,优化过程以提高效率和有效性。

认证

专业认证对于个人发展至关重要,并能提高您的 AI 专业知识的可信度。在 GTC 大会上,我们首次为数量有限的现场与会者提供获得 NVIDIA 认证的机会。在本次大会上,星期四下午会议此外,您可以以 50% 的折扣参加以下认证测试之一:

  • 数据中心中的 AI:这是一项入门级认证,旨在验证考生对在数据中心环境中采用人工智能计算的基本概念的理解。该测试包含 50 个问题,考生需要在 60 分钟内完成。
  • InfiniBand:此专业认证是中级认证证书,用于验证设计、部署和管理 NVIDIA InfiniBand 网络结构的核心概念。此测试包含 40 个问题,时间限制为 90 分钟。

请持续关注推荐培训的详细信息,为这些新认证做好准备:

  • 生成式 AI 和 LLM 认证:
    此认证专为开发者设计,旨在验证他们使用 NVIDIA 解决方案开发、集成和维护 AI 赋能的应用程序以及生成式 AI 和大型语言模型 (LLM) 的技能。该测试包含 50 个问题,时间限制为 60 分钟。
  • 多模态生成式AI认证:此员工级别认证专为开发者设计,是入门级的认证,旨在验证他们在构建、部署和管理能够处理和理解文本、图像和音频数据的人工智能系统方面的核心能力。考试包含50道题目,需要在60分钟内完成。

可供认证的席位数量有限,因此请务必将此会议添加到您的日程表中,并提前到场。

训练实验室

我们的培训实验室享有盛誉。在今年的GTC大会上,您可以从每周提供的40多个两小时培训实验室中进行选择。购买会议+培训套餐。以下是一些我们预计会很快填满的实验室:

  • 探索基础模型:AI 发展的支柱:本培训实验室将介绍生成式 AI 中的基础模型(FM),包括其基础知识、意义、应用和最新进展。预训练的 AI 模型在自然语言处理任务中展现出巨大潜力。参与者将通过 NVIDIA NeMo 的实操教程获得实践经验,使他们能够使用 NeMo 技术构建 AI 模型和应用。
  • 构建 GPU 加速的检索增强生成流程:大型语言模型 (LLM) 在理解和生成用于聊天机器人和内容生成等各种应用的文本方面表现出有效性。但是,由于它们缺乏对当前和领域特定数据的感知,因此容易生成虚假信息。检索增强生成 (RAG) 通过将最新的领域特定数据与 LLM 功能集成来提供解决方案。本实验将介绍如何在 GPU 上为问答任务实施 RAG。
  • 在 3D 工作流中使用 OpenUSD 的基础知识:参加此培训实验室,了解 3D 艺术家如何使用 Universal Scene Description (OpenUSD) 和 NVIDIA Omniverse (由 NVIDIA RTX 技术增强)跨多个应用无缝连接和协作。参与者将学习如何使用 Omniverse USD Composer,深入了解如何连接 Adobe Substance 3D Painter 和 Autodesk Maya,并利用实时同步功能进行实时迭代。此外,还将探索照明、渲染器设置以及打包和共享项目的过程。
  • 如何为工业数字孪生构建 OpenUSD 应用:Universal Scene Description (OpenUSD) 彻底改变了各行各业的 3D 数据建模。在本实验中,您将了解 OpenUSD 的独特功能,并掌握在 3D 环境中描述、合成、模拟和协作的基本知识。实战组件包括应用 USD Python API 来探索基本的 OpenUSD 概念。
  • 使用 Base Command Manager 管理本地 AI 集群:随着对 AI 需求的不断增长,数据中心需要大量的计算基础设施来训练和部署模型。高效的集群管理工具对于大规模处理此类基础设施并确保优化利用率至关重要。在本实验中,参与者将学习如何使用 NVIDIA Base Command Manager 软件来管理 AI 基础设施,包括如何调配集群节点、管理软件镜像、部署 Kubernetes、执行容器化工作负载等。本实验涵盖了 NVIDIA DGX SW 堆栈中包含的 Base Command Manager 和 NVIDIA AI Enterprise 中包含的 Base Command Manager 基础知识。

自主培训领域的免费课程

在会议时间,您可以在我们的自定进度培训区域与我们的培训专家交流,并参加免费课程,包括新的 Gen AI 课程:

  • 使用检索增强生成增强您的 LLM:检索增强生成 (RAG) 通过整合特定领域的动态数据来优化大型语言模型 (LLM) 的输出,而无需模型重新训练。RAG 是一种将信息检索与响应生成相结合的端到端架构。本入门课程使用 NVIDIA 内部使用的组件,并作为 LLM 和 RAG 探索的起点。
  • 使用扩散模型的生成式 AI:随着计算能力的提升和科学知识的进步,生成式 AI 变得越来越易于使用。它在创意内容生成、数据增强、模拟、异常检测、药物研发、个性化推荐等各个领域都有广泛应用。本课程将深入探讨降噪扩散模型,这些模型在文本转图像流程中尤其受欢迎。
  • 使用 LLM 构建 RAG 代理:由大型语言模型 (LLM) 提供支持的代理由于能够提高工作效率而在个人和公司中越来越受欢迎。尤其是基于检索的 LLM 系统,可利用工具、文档和策略规划实现明智的对话。虽然这些系统提供了令人兴奋的机会,但它们需要高效实施和管理对大型深度学习模型的查询。本课程重点介绍如何实际部署代理系统并对其进行扩展,以满足用户和客户需求。

培训顾问

是否需要帮助为您的团队制定训练计划?请访问我们的自定进度培训区域,与我们的训练顾问之一会面。他们可以分享学习路径,并与您合作,为您的团队创建定制的培训计划。

立即制定计划

GTC 为您提供了绝佳的机会,让您的技术技能更上一层楼。研讨会和培训实验室很快就会排满,因此请立即制定日程并预留席位。

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我们期待在 2024 年的 GTC 上与您相见!

 

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